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基于稀疏表示的RGB-D物体检测  
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【英文题名】 RGB-D Objection Detection Based on Sparse Representation
【作者】 张铖程;
【导师】 刘济林;
【学位授予单位】 浙江大学;
【学科专业名称】 电子与通信工程(专业学位)
【学位年度】 2015
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 浙江大学
【网络出版投稿时间】 2015-04-20
【关键词】 RGB-D数据集; 物体检测; 多传感器融合; 特征学习;
【英文关键词】 Kinect; rgb-d dataset; object detection; feature fusion; feature learning;
【中文摘要】 随着深度摄像机技术的发展,实时同步获取高质量的深度图和彩色图成为现实,因此基于RGB-D数据的应用变得越来越广泛,例如RGB-D数据集上的物体检测。但是Kinect深度数据仅表示单一的距离信息,且对于远处的目标分辨率相当粗糙,使得深度数据上的检测任务十分具有挑战。另一方面,灰度图像与深度图像表征完全不同的物理意义,很难找到一种直接的关系将两者融合起来。因此,对于RGB-D数据集上的检测任务,最关键的问题是找到一种更好的描述子,能够有效结合灰度图像和深度图像上的信息,提高检测的鲁棒性。以梯度方向直方图(HOG)为代表的一类特征算子在行人检测领域取得了较好的效果,但是这类特征需要经过精心的人工设计,并不具有通用性。随着机器学习的不断发展,越来越多的研究人员希望直接从数据中学习得到特征,自动适应不同任务中数据的改变。本文从HOG描述子获取灵感,结合特征学习的思想,设计了一个融合灰度数据和深度数据的特征算子,联合稀疏编码直方图(HJSC)。具体过程为利用稀疏学习构建灰度图像和深度图像的联合字典,对图像中的每个像素点求取在联合字典上的稀疏系数,然后按照HOG的思路提取局部区域的稀疏系数直方图,最后通过支持向量机(SVM...
【英文摘要】 Recently, RGB-D cameras are capable of providing high quality synchronize images of both color and depth. With its advanced sensing capabilities, this technology represents an opportunity to dramatically increase the performance of object detection. However, the depth data has poor texture and far small objects always have low spatial resolution, these raise the problem of developing expressive features for the depth channel. Moreover, objects have a distinct depth contour and shape which is different from ...
【更新日期】 2015-05-05

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导师:刘济林    导师单位:浙江大学    学位授予单位:浙江大学
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